# Baidu lance Apollo World pour simuler les environnements des robotaxis

_Publié le 4 novembre 2026 — https://ip73.fr/2026/11/04/baidu-lance-apollo-world-pour-simuler-les-environnements-des-robotaxis/_

Le géant chinois Baidu a lancé Apollo World, un système d'intelligence artificielle conçu pour reproduire des environnements routiers réels. Ce modèle permet d'entraîner les robotaxis et de prédire leur évolution dans des conditions de conduite complexes, une nécessité alors que les constructeurs automobiles cherchent à maîtriser les coûts de développement des véhicules autonomes.

Selon Baidu, Apollo World peut générer jusqu'à 100 000 kilomètres de conduite simulée chaque jour. Pour situer l'ampleur de cette capacité, cela représente l'équivalent de trois années de tests réels effectués par un véhicule autonome équipé d'un conducteur de sécurité. Le système fournit des flux de données multimodales en temps réel, intégrant les observations de caméras et de lidars, ce qui permet aux systèmes de conduite de percevoir et de naviguer directement dans cet environnement virtuel.

Ce nouvel outil est déjà utilisé pour former la flotte de robotaxis d'Apollo Go, le plus grand opérateur de ce service en Chine. L'entreprise est en compétition avec des rivaux comme WeRide, Pony.ai et Momenta Global. D'ailleurs, Volkswagen, via son partenaire chinois XPeng, prévoit également de lancer ses opérations de robotaxi en 2027.

Malgré les stratégies d'expansion « asset-light » adoptées par beaucoup de ces entreprises – qui fournissent la technologie plutôt que d'assumer le coût total des flottes – le développement de la technologie elle-même reste coûteux. Frank McCleary, expert en mobilité autonome et transport urbain chez Arthur D. Little, souligne ce point : « Ils ont toujours les dépenses d'investissement liées à l'entraînement des modèles... et des véhicules, un défi que chaque entreprise de véhicule autonome va rencontrer. » Il ajoute que la vitesse de lancement dépend de la capacité de la technologie à « s'adapter et comprendre et apprendre (comment conduire dans) cet environnement ». L'IA a clairement accéléré les avancées dans ce domaine.

Parallèlement à cette avancée, d'autres acteurs travaillent sur la création de scènes d'entraînement. ACE Robotics et l'NTU S-Lab ont dévoilé Mundo, un modèle de monde qui transforme douze photographies d'un lieu réel en une scène 3D modifiable avec physique. Bien que différent, ce développement suit la même logique : créer des environnements hyper-réalistes à partir de données photographiques pour l'entraînement des robots de navigation et de manipulation. Code et poids de ce modèle sont attendus d'ici fin novembre.

## Sources

- [China's Baidu launches AI model simulating road environment for robotaxis](https://www.marketscreener.com/news/china-s-baidu-launches-ai-model-simulating-road-environment-for-robotaxis-ce785fded98bff24), marketscreener.com
- [Baidu launches Apollo World model to train robotaxis in simulated environments](https://technode.com/2026/11/04/baidu-launches-apollo-world-model-to-train-robotaxis-in-simulated-environments/), TechNode, 4 novembre 2026
- [ACE Robotics and NTU S-Lab Unveil Mundo, a World Model That Builds Robot Training Scenes From Photos](https://pandaily.com/ace-robotics-ntu-s-lab-mundo-customized-world-model-1-12-photos-editable-3d-scene-mujoco-real-to-sim), Pandaily, 31 octobre 2026